AudioCassetta | by Cassetta degli AI-trezzi

Nel 2024, Yellowtech aveva bisogno di qualcuno che costruisse i corsi AI per le scuole italiane. Quei corsi, finanziati dal PNRR, sono arrivati a centinaia di istituti. Il personale ATA, il corpo docente: decine di migliaia di persone.Il materiale uscito da quel progetto è diventato il punto di partenza per buona parte dei formatori AI italiani. Riccardo Celotto, ospite di questa puntata di Audiocassetta, stima che la maggior parte di chi lavora oggi in questo settore abbia usato, in qualche forma, quello che ha contribuito a costruire.Ho parlato con Ricky di come si progetta davvero un percorso AI, di cosa cambia quando passi dalla formazione all’adoption, e di perché “abbiamo già fatto il corso” è spesso il segnale che qualcosa non ha funzionato.Chi è RiccardoVeneto, magistrale a Ca’ Foscari in Management e Innovazione. A settembre 2022 stava lavorando con Alberto Mattiello a un progetto universitario su Decision Intelligence. A novembre è uscito ChatGPT. Da lì tutto ha cambiato direzione.Con Mattiello ha iniziato subito a portare workshop nelle grandi aziende: Tecnomat, Nestlé, Yamaha. Non erano ancora formazione, erano sessioni di discovery. “Come i workshop sul metaverso,” dice. “Dovevi far indossare il visore alla gente, perché capissero cos’era. Con l’AI uguale.”Nel 2024 era Head of Content di Yellowtech, startup nata per portare l’AI nelle scuole e nelle aziende, oggi AI transformation company. Lì ha costruito il percorso PNRR.Adesso lavora principalmente con le PMI come AI adoption specialist. Ha appena lanciato Oltre il Prompt su Substack, 6 edizioni al momento in cui lo intervisto. Sta cercando la sua anima, dice, ma il materiale è già concreto.Formazione non è adoptionÈ la distinzione che Ricky fa subito, e vale la pena fermarsi.Formazione: il soggetto è la persona. Trasmetto concetti, faccio provare gli strumenti, aiuto a capire come funziona una conversazione con un LLM. Il corso finisce in aula.Adoption: il soggetto è l’organizzazione. Mi siedo accanto alle persone mentre lavorano. Guardo dove si perde tempo, dove la frizione è più alta, dove inserire l’AI ha senso misurabile. Non formo: mappo il processo, poi trovo il punto di innesto.“È lo stesso principio dei consulenti Lean che vanno in fabbrica a cronometrare i movimenti,” dice. “Noi facciamo lo stesso su una scrivania, davanti a un gestionale.”Più contesto hai di come funziona un’organizzazione, più riesci a incidere. È la stessa logica di un buon prompt: dai contesto, ottieni risultati migliori.La frase che sente spesso quando entra in un’azienda: “abbiamo già fatto il corso.” Non è un rifiuto, è un segnale. Qualcosa non ha funzionato nel ciclo precedente, e quasi sempre il problema non era il team.Il lievito madreIl modo in cui Ricky gestisce i suoi materiali ha un nome preciso: lievito madre.Stesso contenitore da tre anni. Stessa struttura, stessa sequenza. Dentro, le slide cambiano continuamente. Ogni mese esce qualcosa di nuovo, ogni mese qualcosa diventa obsoleto.“Nonostante il plico sia lo stesso rispetto a un anno fa, tutte le slide sono diverse.”Questo l’ha imparato per necessità. Gli è capitato di aprire uno strumento in aula per mostrare una funzione, e scoprire che quella funzione non esisteva più. Aggiornata quella notte. Non è una scusa: è la quotidianità di un settore che si muove ogni settimana.L’approccio vale anche fuori dalla formazione. Qualsiasi sistema che si espone all’AI va pensato come struttura viva, non come prodotto finito.Come stare aggiornati (senza impazzire)È la domanda che gli fanno sempre, in aula e fuori. Come fa a sapere tutto?La risposta è: non sa tutto. Ha smesso di provarci.Ha tre o quattro filtri: newsletter settimanali selezionate, feed LinkedIn e X allenati per anni a mostrare solo fonti autorevoli, e NotebookLM per i paper scientifici. Carica più paper insieme, chiede al sistema di generare un podcast a due voci che li discuta. Li ascolta mentre fa colazione, mentre si allena. Se un paper sembra importante, lo legge. Se no, passa.“Quello che per altri è scrolling per me diventa aggiornamento. Ho allenato l’algoritmo, non solo il feed.”Il messaggio per le aziende è diverso: loro non devono seguire ogni novità. Devono avere qualcuno che lo faccia per loro. “Io sono l’anello mancante tra quello che succede nel mondo AI e quello di cui le aziende hanno realmente bisogno.”Il problema dello switching costUn pezzo su cui ci siamo fermati insieme: il costo di cambiare sistema.Tutti i flussi costruiti su Copilot, tutti i GPT custom su ChatGPT, tutta la memoria accumulata su un tool: non si trasferiscono con un click. Se cambi sistema, perdi contesto. E il contesto, in questo momento, è la risorsa più preziosa che hai.È il motivo per cui si parla tanto di Second Brain: non è un hobby per chi ama le app di note. È un modo per rendere il proprio contesto portabile, indipendente dal vendor su cui gira in quel momento.Ricky ha aggiunto un livello: il Second Brain esiste su due piani. Quello personale, che è come lavori, come scrivi, come usi l’AI nel tuo day-to-day. E quello dell’organizzazione, che è i processi, le decisioni, la conoscenza operativa dell’azienda. I due piani richiedono strumenti diversi e approcci diversi.“Sul secondo piano ci sono le competenze vere dell’adoption.”La cassetta di RickyI 5 tool di cui non farebbe a meno, più uno che pochi conoscono.Tactiq — Trascrizioni automatiche delle call. “Non avere le trascrizioni adesso è impossibile. Ci sono troppe informazioni dentro una chiamata che non devono andare perse.” Free fino a 10 call al mese.NotebookLM — Per i paper, per costruire knowledge base, per generare podcast su documenti tecnici che non hai tempo di leggere.Wispr Flow — Voce in testo su qualsiasi chatbot, con una scorciatoia da tastiera. “Il numero di parole al minuto da scritte a parlate cambia completamente. Io ci faccio i context dump.”Claude Code — Sta sviluppando tre applicazioni. Due per uso interno, una da usare nei percorsi di adoption. Le sere e i weekend è spesso lì.Claude Cowork — Il workspace principale. Il vantaggio che sottolineava: la memoria condivisa tra sessioni. “Se ho fatto una call ieri, domani posso chiedere cosa ho deciso e me lo ricorda.”Non vuoi perdere le prossime live? Iscriviti alla Cassetta degli AI-trezzi gratuitamenteVuoi risentire la live integrale?Disponibile su Spotify e Apple Podcast.La newsletter di Ricky si chiama Oltre il Prompt ed è su Substack. Parla di quello che vede ogni giorno nelle aziende, con il filtro di chi di formazione e adoption ne ha fatta tanta. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Un brand di borracce termiche. Un video girato con Runway 3.5, quello del periodo in cui i video AI avevano sei mani e gli spaghetti si muovevano come serpenti. Un test su Amazon, durato un mese.Risultato: ordini +130%, CTR +174%, prima pagina per la keyword principale. Prima volta in assoluto per quel brand.Ho parlato con Alessandro Marino, founder di Mindleg Studios, di come è arrivato a fare questo lavoro, di come lo fa davvero e di cosa succede quando l’AI entra nei processi di produzione video in modo serio.Chi è AlessandroAlessandro parte come grafico. Poi legge Zero to One a 19 anni e si converte al marketing, in particolare al growth hacking, lavorando in diverse startup tra Londra, Mantova e Milano. Fine 2022 entra in Contents.com, una startup europea che usava già GPT-3 per generare contenuti testuali, e lì incontra per la prima volta un mondo AI generativa sul serio.In parallelo gestisce Lunia, un’agenzia di video e contenuti che lavorava ancora tutto a mano, con videomaker e fotografi. Poi arriva il 2024, Runway 3.5, i video brutti con le mani storte, e la scelta: ci punto.Nasce Mindleg Studios. Focus al 95% sulla parte video.Come lavora: i tre livelliAlessandro ha un modo preciso di pensare al workflow in base all’output che deve produrre. Non usa un solo tool per tutto: calibra la complessità del setup in base al lavoro.Livello base: generazione velocePer asset rapidi e non definitivi usa Gemini con Imagen integrato. Genera l’immagine, watermark incluso, senza preoccuparsene. Serve un’idea visiva veloce? Basta questo.Livello intermedio: piattaforma aggregataPer lavori un po’ più strutturati usa Higgsfield. È una piattaforma che aggrega i principali modelli di immagini e video con un’interfaccia template-based: scegli il modello, scegli l’effetto, ottimizza il prompt o parti da un template già pronto. Ha un marketing aggressivo, è diventata lo standard tra i freelancer del digital marketing. Per chi vuole fare cose buone senza costruire un workflow da zero, è il punto di ingresso giusto.Livello avanzato: canvas a nodiPer i lavori complessi, soprattutto quando gestisce più asset in parallelo o lavora con un team, usa Figma Weave (ex Weavy, acquisita da Figma a ottobre 2025 per oltre $200M). È un canvas visuale a nodi: sulla sinistra tieni tutti i tuoi asset di riferimento, sulla destra costruisci il flusso.Un esempio pratico che ha descritto in live: colleghi un’immagine a un agente, l’agente ha come prompt “analizza questa immagine e dimmi altri 5 prompt per generare 5 varianti”, i 5 prompt vanno direttamente dentro Imagen che genera 5 immagini, tutte e 5 tornano nel canvas. Puoi continuare da lì, animarle, collegarle a un tool video, fare upscaling. Tutto senza uscire dall’ambiente. Per un team marketing con grafiche standardizzate, questo tipo di flusso è pensato per girare con input variabile ma output consistente.I casi d’uso concretiBorracce termiche su Amazon: il primo testLuglio 2024. Alessandro ha un contatto in Turnover Digital, una grossa agenzia Amazon di Milano. Gli propone un test: video AI per i Sponsored Brand, quei video piccoli che appaiono mentre scorri tra i prodotti su Amazon.La strategia era semplice: i video su Amazon erano quasi tutti brutti o di bassa qualità. Un video con più cura visiva avrebbe sfruttato l’effetto halo, per cui la qualità percepita del video si trasferisce al prodotto. E la dimensione ridotta dei Sponsored Brand era un vantaggio: non serviva una 4K a schermo intero.Il video lo ha fatto con Runway 3.5. La borraccia che vola, la borraccia in mezzo alla natura, la borraccia vicino a un ruscello. Quello che oggi si farebbe in dieci minuti gli ha preso una settimana, tutte le difficoltà del periodo. Il video è rimasto su Amazon per un mese.I dati che gli ha mandato Turnover: ordini +130%, CTR +174%. E per la prima volta quel brand aveva raggiunto la prima pagina per la sua keyword principale, mantenendosi stabile.L’alternativa: andare fisicamente al ruscello, portare la borraccia, il fotografo, le luci, fare la post-produzione. Un costo facilmente dieci volte superiore, e soprattutto: per un test non lo fai neanche.Video istituzionale per una startup EVUna startup italiana e spagnola nel settore delle colonnine elettriche aveva bisogno di qualcosa da mostrare quando andava a trattare con la pubblica amministrazione. Il pitch era solido, ma mancava “quel qualcosa che fa dire: fighi”.Il concept del video: mostrare il problema prima della soluzione. Due persone al tavolo, inizia a cadere cenere nera, si alzano a guardare intorno, la città è avvolta dallo smog. Inquadrature dall’alto, tutto molto epico, la nube sale. Poi arriva la colonnina del brand, si illumina, spazza via lo smog.Video da 1 minuto e 20. Full AI. Clip generate con modelli video, montaggio in Adobe Premiere Pro, voiceover con ElevenLabs.Sul voiceover vale la pena fermarsi un momento. ElevenLabs non è più solo text-to-voice: mentre scrivi il testo puoi inserire tag di enfasi, “dillo ridendo”, “con più tensione”, “in modo più serio”. Le voci che reggono bene l’italiano sono migliorate molto. Per un video da un minuto e venti, con il giusto lavoro sui tag, il risultato è professionale.Shooting fotografico AI per la modaDurante la live, come caso ipotetico, ho tirato fuori la mia vecchia startup Wools: maglioni in lana, shooting al Pitti Moda, fotografie da fare, modelle, campionario, luci, il fotografo. Un casino organizzativo e un costo importante.Alessandro mi ha descritto il flusso che userebbe oggi per un caso simile.Prima di tutto crea la modella: bastano 2-3 foto abbastanza nitide di lei (anche allo specchio, full body su sfondo bianco, in pose diverse) per poterla ricreare in qualsiasi contesto con i modelli di generazione immagini. Se l’agenzia vuole una campagna geolocalizzata con modelle di etnie diverse, si fa direttamente in generazione, senza casting.Poi crea il prodotto: se hai i bozzetti del maglione e le informazioni sul materiale, bastano per generare tutte le inquadrature del capo. Poi fa indossare il prodotto alla modella generata, aggiusta, itera.Subito dopo: upscaling obbligatorio con Topaz Lab Astra. Nel settore moda ogni dettaglio conta, dalla texture del tessuto alla pelle. Topaz Astra è il modello specifico per video AI, ma funziona anche sulle immagini. Nota a margine: Freepik ha acquisito Magnific, un altro upscaler molto usato, adesso lo trovi direttamente dentro Freepik.Per la parte video: animare le immagini se sono venute bene, oppure costruire uno script semplice. Il tool che usa in questo momento per la qualità è Kling 3 in 4K. I cinesi, sotto questo punto di vista, stanno producendo risultati che i concorrenti occidentali faticano a eguagliare.Risultato finale: prime immagini e video per un e-commerce, pronte in un paio d’ore. Uno smoke test completo a una frazione del costo dello shooting fisico. Se il brand poi vuole crescere e fare le foto vere, lo farà sapendo già cosa funziona.Dubbing multilingua: 15 pillole audio in spagnoloUn altro caso di cui va particolarmente orgoglioso: un’azienda nel settore Garden (ex Bayern Garden) aveva fatto 15 pillole audio da circa un minuto ciascuna. A quel punto gli chiedono: puoi tradurle in spagnolo?Sembra una cosa che si fa in un clic. In realtà è un lavoro preciso con ElevenLabs Dub Studio: cloni la voce originale, carichi l’audio, il sistema genera la traduzione doppiata con la stessa voce. Poi c’è una fase di revisione in cui puoi accorciare, rielaborare, rigenerare singoli passaggi dove il ritmo non funziona o la pronuncia è sbagliata.Il punto che sottolineava: quella traduzione prima semplicemente non si faceva. Non perché il traduttore o il doppiatore fosse caro, ma perché il budget non era previsto. L’AI non ha rubato il lavoro a un doppiatore: ha reso possibile una produzione che non sarebbe mai esistita.Il nodo dei costiI costi della produzione AI stanno cambiando rapidamente, e non sempre verso il basso.Un’immagine 4K full quality con GPT Image su Figma Weave arriva a €1,50 per immagine. Un video da 15 secondi che due anni fa costava 5 euro oggi ne costa 30 se vuoi mantenere gli standard professionali. La forbice tra uso amatoriale e uso professionale si sta allargando.Per chi non ha bisogno del massimo della risoluzione, Flux costa un decimo di Imagen e su molti use case i risultati sono comparabili. Scegliere il modello giusto per l’output giusto è già una competenza.Come sempre il costo va valutato in modo relativo. Un video fisico per una borraccia su Amazon costa facilmente 20 volte di più. Lo shooting moda al Pitti costa comunque quello che costa. Se il test AI funziona, hai già il dato prima di investire sul fisico.Aura: il SaaS che sta costruendoAlessandro sta sviluppando un tool che chiama Aura. Funziona così: inserisci l’ASIN del prodotto su Amazon, il sistema fa lo scraping automatico di tutte le informazioni, sei agenti lavorano in parallelo e generano le otto immagini infografiche standard, già nei formati e nelle specifiche di Amazon. Selezioni i colori primari del brand, il resto è automatico.Il modulo che sta per rilasciare è ASIN to Video: struttura fissa, packshot, tre caratteristiche del prodotto, packshot finale. Quando hai fatto 70 video advertising da 15 secondi sai che quella struttura funziona sempre. Metti il sistema a produrla in automatico.I 5 tool di Alessandro* Claude: preferisce la chat. Ha settato qualche skill utile. Non usa molto Cowork o Code.* Wispr Flow: il numero uno. Dettatura continua, pensiero parlato, tutto trascritto. La chiama “la svolta di vita”.* Figma Weave: il canvas principale. Node-based, tutto il workflow in un posto.* Topaz Lab Astra: upscaling di immagini e video. Indispensabile per qualità professionale.* ElevenLabs: voiceover, dubbing multilingua, tag di enfasi nel testo.Vuoi risentire la live integrale?Audiocassetta è disponibile su Spotify ed Apple Podcast oltre che qui su SubstackIscriviti a La Cassetta degli AI-trezzi per non perdere le prossime live. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Ieri sera è passato da Audiocassetta Roberto Ettorre . Il video è sopra: un’ora abbondante di automazioni, agenti e processi reali in azienda. Se hai il tempo, guardala tutta. Non te ne pentirai.Se hai cinque minuti, questa è la versione scritta. I casi d’uso, le tip operative e quello che mi porto a casa.Chi è Roberto EttorreRoberto è il co-fondatore di Webshop, agenzia digitale di Pescara. Siti web, campagne Google Ads, CRM su Zoho, automazioni di processo. Ha iniziato come libero professionista nel 2008 e ha fondato Webshop nel 2016 con un’idea semplice: fare del web uno strumento che genera risultati veri per le aziende, non una vetrina.La cosa che lo distingue da chi si è avvicinato all’AI solo nell’ultimo anno: Roberto fa automazioni da prima che esistesse l’AI generativa. Ha cominciato con IFTTT quando non lo usava quasi nessuno. Poi è diventato esperto Zapier. Venti, venticinque nodi per workflow. Loop, condizioni, connettori. Tutto a mano, tutto da capire.Quel percorso gli ha dato un pensiero logico allenato che oggi, con gli agenti AI, è la sua arma principale. L’AI amplifica il tuo modo di ragionare. Se il ragionamento è confuso, amplifica il caos. Se è pulito, amplifica i risultati.Caso d’uso 1. Gli attestati che si rinominano da soliRoberto entra in un ente di formazione per edili. Vende un sito web. Poi guarda come lavorano e nota una signora che ogni giorno, per ore, fa la stessa cosa: apre il PDF con tutti gli attestati del corso, sfoglia pagina per pagina, legge il nome del corsista, il codice del corso, il codice dell’azienda, rinomina il file, lo carica su Dropbox nella cartella giusta. Un’ora e mezza. Due ore. Tutti i giorni.Roberto dice al direttore: noi facciamo anche queste cose. Il direttore capisce subito il valore del tempo risparmiato e gli dà carta bianca.La soluzione: un workflow con pdf.co come parser, circa venti nodi, che estrae i dati dal PDF, costruisce il nome del file corretto, crea la cartella su Dropbox, carica tutto. In loop, per ogni attestato. Niente AI generativa. Niente GPT. Solo logica, connettori, e un processo che prima era manuale e adesso gira da solo.Risparmio stimato: tra un’ora e mezza e due ore al giorno. Ogni giorno.Caso d’uso 2. Il commerciale che trova il CRM già compilatoIl commerciale inserisce un nuovo lead nel CRM: nome, azienda, email. Quattro campi. Fine.Poi riapre il profilo e trova già tutto: fatturato dell’azienda, numero di dipendenti, chi è il CEO, quando ha pubblicato su LinkedIn l’ultima volta, di cosa parla sui social. Non l’ha messo lui.È partito un agente. Trigger: nuovo lead inserito. Obiettivo: raccogliere tutto ciò che è pubblicamente disponibile su quella persona o azienda. Output: i campi compilati in automatico nel CRM, con le informazioni già normalizzate.Questo è l’automazione agentica in pratica. Il punto di partenza è deterministico. Ma l’agente poi decide come cercare, dove guardare, cosa estrarre. Non segue passi fissi. Ha un obiettivo e lo persegue.Roberto lo costruisce con gli agenti nativi di Zapier, integrati con Zoho CRM.Caso d’uso 3. Il commerciale stanco che parla a TelegramChi lavora fuori ufficio difficilmente popola il CRM tornando a casa la sera. È stanco, l’interfaccia è scomoda da mobile, i dati si perdono.La soluzione: parla a Telegram. Descrivi la visita a voce o per testo. Un agente ascolta, normalizza i dati, li manda nei campi giusti del CRM. Non serve aprire il gestionale. Non serve imparare nulla di nuovo.Stessa logica per il gestionale vocale per ristoranti che Roberto ha costruito con Lovable ed ElevenLabs. Il titolare dice: “Segna prenotazione per due, ore 20, a nome Giovanni, telefono 333...” e il sistema capisce da solo cosa è il nome e cosa è il numero, senza che tu glielo specifichi. Output: una schermata gestionale classica, con tutte le informazioni già al posto giusto.Iscriviti alla Cassetta degli AI-trezzi per non perdere le prossime live di AudiocassettaLa tip che non mi aspettavo: NotebookLM per capire il cliente prima della presentazioneQuesta è quella che mi ha fatto alzare un sopracciglio.Roberto registra la prima call con un potenziale cliente. Carica il transcript su NotebookLM. Chiede: profilo psicologico, bias cognitivi, leve da usare nella presentazione commerciale. Porta l’output su Gemini, lo lavora, lo dà in pasto a Gamma per costruire le slide.Risultato: una presentazione costruita sulle parole del cliente stesso, che anticipa i suoi dubbi, che usa il suo registro.Non è magia. È preparazione seria. Quella che prima richiedeva ore di analisi, o un intuito commerciale che non tutti hanno, adesso ha un metodo replicabile in venti minuti.Precisazione doverosa: non è “profilazione” in senso manipolatorio. È capire come ragiona il tuo interlocutore per parlargli nel modo giusto. Lo fanno i bravi commerciali da sempre. Con questo flusso ci metti venti minuti invece di ore.I 5 tool della Cassetta degli AI-trezzi di RobertoAlla fine di ogni live su Audiocassetta chiedo i cinque strumenti. I suoi:Lovable per costruire interfacce e gestionali custom con vibe coding, connesso a Supabase per il database. ElevenLabs per agenti vocali, speech-to-text, riconoscimento e normalizzazione dei dati. NotebookLM per lavorare sui propri documenti, fare analisi, ridurre le allucinazioni. Gamma per le presentazioni. Claude, “tutta la vita”, ha detto. E ha aggiunto: si è comprato anche il Mac per avere Cowork.Cosa mi porto a casaIl problema del CRM vuoto, delle fatture da smistare, degli attestati da rinominare non è un problema di AI. È un problema di processo non ancora automatizzato.Cerca, nella tua settimana, un’attività che potresti descrivere così: “copio da qui, incollo là, rinomino, mando”. Quella è la tua prima automazione.E se non sai da dove iniziare, scrivimi. Ne parliamo. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Giovanni l’ho conosciuto un anno fa alle OGR di Torino, durante l’Italian Tech Week. È coordinatore di 12 Ventures, uno startup studio focalizzato su EdTech e HR Tech. È una di quelle persone che sa di tecnologia davvero, non per sentito dire, e che la usa per ragionare sui business, non per farsi bella la slide.L’abbiamo chiamata “come fare startup e trovare investitori nell’era dell’AI”. Ma durante l’ora abbondante che abbiamo passato insieme è venuta fuori una lettura del momento che non mi aspettavo.Il problema dell’AI wrapperTutti ne parlano. Giovanni ha una posizione molto precisa su quando è un limite e quando invece è solo un punto di partenza. Non è quello che ti aspetti.Il SaaS ApocalypseClaude Design ha fatto tremare Figma in un pomeriggio. I designer che avevo in formazione la settimana scorsa l’hanno aperta per la prima volta e in cinque minuti mi hanno detto una cosa secca. Giovanni ha una lettura più lenta e più interessante su dove colpisce davvero questo cambiamento, e dove invece non arriva ancora.La PMI che può diventare startup?Questo è il passaggio che mi ha colpito di più. Giovanni ha cambiato la domanda: non “come si fa una startup”, ma chi può farla oggi. E la risposta mi riguarda, mi riguarda come consulente, e probabilmente riguarda chi legge questa newsletter.La slide del teamUna delle cose che ho imparato pitchando anni fa è che il team viene prima del prodotto, sempre. Giovanni spiega perché quella slide sta cambiando forma nel 2026, e perché però non sparisce.La puntata integrale è su Audiocassetta. Dura un’ora, scorre tutta.Trovi Giovanni Caponetto qui su Linkedin.Valentino This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Quasi sempre arriva prima di qualsiasi altra domanda. Prima di capire cosa fare con l’AI, prima di capire quale strumento usare, prima ancora di capire se l’AI fa per loro. La domanda è sempre quella: “Ma i dati che carico, che fine fanno?”Ci sono rimasto bloccato qualche anno fa anch’io, in quella stessa domanda. Ieri sera ero in live con Veronica Paolucci per Audiocassetta, avvocata specializzata in cyber security, creator del canale YouTube Veronica Paolucci Cyber Security Specialist.Un po’ di numeri per capirci 45.000 iscritti YouTube in un anno, partita con un obiettivo di 1.000 (ce lo ha detto lei). Non è poco.E anche autrice della newsletter “Non tutti i malware vengono per nuocere” (tra le prime 15 più lette in Italia sulla tecnologia), la trovate qui:E in un’ora abbondante, Veronica ha fatto una cosa rara: ha messo ordine in una confusione che in consulenza vedo ogni settimana.Il rischio che vediamo e quello che non vediamoIl problema dell’analisi del sangue su ChatGPT è reale. Ma è il problema sbagliato.Chi non usa l’AI perché “non si sa dove finiscono i dati” usa Google Drive, Dropbox, le mail di un provider qualsiasi, senza farsi la stessa domanda. Quello che fa Gemini dei tuoi dati e quello che fa Google Drive dei tuoi dati è strutturalmente la stessa incognita. Solo che uno è visto come cassaforte e l’altro come intruso.Veronica la mette in modo più preciso: c’è una zona grigia che quasi nessuno nomina. Da un lato chi usa l’AI consapevolmente, anonimizza quando serve, capisce cosa fa e non fa. Dall’altro chi la usa per fare danni. In mezzo c’è la fetta più grande: chi fa errori senza rendersene conto, perché ha dato accesso a sistemi o strumenti senza capire fino in fondo cosa succede dall’altra parte.Il rischio percepito è il dato che dai tu, volontariamente, a un LLM. Il rischio reale, nel 2026, è spesso un altro.Cosa fare in pratica, adessoSul fronte del dato che dai tu, la posizione di Veronica è pragmatica. Evita ciò che non è strettamente necessario inserire. Se hai dati sanitari davvero sensibili, anonimizzali prima che arrivino all’AI.“Prima” non significa a mano, e non significa sapere programmare. Significa uno script Python che gira in locale, che prende il documento, cancella i dati identificativi, restituisce un file pulito. Claude o Gemini te lo scrivono passo passo. Veronica ne ha 15 nel suo computer. Nessuno lo ha scritto lei.C’è poi una strada meno conosciuta, che riguarda le aziende. Ogni fornitore AI, da Anthropic a OpenAI, ha un trust portal. Dentro quel portale si trova la nomina a responsabile del trattamento, che un’azienda può firmare. Non è un concetto esoterico: è la stessa logica che vale con il commercialista a cui dai le fatture dei clienti. La responsabilità si sposta, in modo tracciabile e documentato. Quasi nessuno lo fa perché quasi nessuno lo sa.Il terzo punto è più piccolo ma molto concreto. Veronica ha collegato il connettore Gmail di Claude a una casella di posta creata apposta, dedicata solo alle newsletter che vuole analizzare. La sua mail lavorativa non è mai entrata nell’equazione. Io ho fatto la stessa cosa da tempo: ho una Gmail buttata, diventata un ginepraio di newsletter e iscrizioni, collegata agli AI. La mail di lavoro non la tocco.Per non perdere le prossime live di Audiocassetta, iscriviti alla Cassetta degli AI-trezziIl caso limite che vale la pena capireOpenClaw, per chi non lo conosce, è un framework open source (ex CloudBot, ex MoltBot) che installa un agente AI direttamente sul tuo computer. L’agente agisce in autonomia: legge file, manda mail, apre applicazioni. In Cina ci sono persone che lo installano agli anziani nei pop-up di strada, con le magliette dei granchi.L’ho citato non per spaventare, ma perché il suo caso illumina la domanda giusta. Perché alcune persone lo hanno collegato a Telegram e PayPal personali, permettendo di fatto operazioni in autonomia su account sensibili? Perché il confine tra “quanto accesso do a questo strumento” e “cosa può fare qualcuno dall’esterno attraverso questo strumento” è sottile. E in molti casi, in buona fede, quella linea viene attraversata.Veronica ci ha smanettato quando era ancora CloudBot. Poi ha fatto un passo indietro. “Non sono abbastanza competente per mettere guardrail seri intorno a questo. Lo aspetto.”Vale la pena ricordarlo ogni volta che si è tentati di installare qualcosa perché “è figo” e “ce l’hanno tutti”.Un rischio che quasi nessuno nomina: le skill scaricate senza leggerleVeronica ha sollevato un punto che vale da solo un’edizione intera. Con la diffusione delle skill su Claude, in rete stanno circolando file Markdown pronti da scaricare. “Ho creato la skill perfetta per X, usala anche tu.” Prendila, mettila nel progetto, sei a posto.Il problema è che una skill è un file di testo leggibile da qualsiasi umano. E se dentro ci sono istruzioni malevole, le stai caricando direttamente nel tuo agente, che le eseguirà.La contromisura più semplice: invece di scaricare il file e caricarlo, dai il link del repository a Claude Cowork e chiedigli di analizzarlo prima. “Questo file ha istruzioni strane? C’è qualcosa che non ti torna?” Poi decidi tu se caricarlo o no.I 5 attrezzi della cassetta di VeronicaQuesti sono gli strumenti che usa davvero, nell’ordine in cui li ha citati ieri sera.Claude. “Toglierlo sarebbe come togliere un membro della famiglia.” Usato per ricerca, analisi, vibe coding, deep research, gestione idee, e come memoria personale per tenere traccia di progetti avviati e poi abbandonati.NotebookLM. Per qualsiasi argomento nuovo da studiare. Il workflow: Deep Research, poi le fonti su NotebookLM, poi il podcast generato da ascoltare in macchina.Gamma AI. Per le slide dei corsi di formazione. Velocizza la produzione di materiali didattici in modo significativo.Adobe Podcast. Rimuove l’eco e i rumori di sfondo dai video registrati in ambienti non trattati acusticamente. Permette di editare il parlato selezionando il testo da tagliare, senza toccare la timeline. Costa 12 euro al mese.HackerAI.co. “ChatGPT per hackerare, da usare per testare la sicurezza dei propri sistemi.” Veronica lo usa per analizzare codice di vibe coding e per testare siti propri. Ha scoperto vulnerabilità reali su plugin WordPress scaduti del suo vecchio sito. Da usare con cognizione, sapendo che è anche lo strumento di chi attacca. Se lo usano loro, vale la pena capire come funziona.Questo mi ha lasciato una domanda aperta, e la giro a te: in azienda, quando hai introdotto l’AI, hai mai fatto una riflessione esplicita sui permessi che stavi dando? O è stata una cosa graduale, quasi invisibile, finché un giorno ti sei trovato con accessi collegati ovunque senza averlo deciso davvero?Scrivimi.ValentinoFERMA!Prima di andare via, oggi lancio il mio canale YouTube dove vi farò vedere il dietro le quinte della Cassetta degli AI-trezzi, casi d’uso fuori delle demo e molto altro ancora. Clicca sul video e iscriviti al mio nuovo canale YT. Questa è una piccola preview! 👇 This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Domenico mi dice una cosa, quasi di passaggio, verso la fine della nostra ora insieme.“Questa tecnologia mi dà la libertà di cambiare strada ogni giorno, sapendo che ho la cassetta degli attrezzi pronta a darmi una mano, quale che sia il percorso.”Non è una battuta di chiusura. È il riassunto di vent’anni passati a fare esattamente quella cosa, cambiare strada, in un paese dove di solito si entra in un settore e ci si muore dentro.Quando ho provato a presentare Domenico Maria Iacobone, mi sono inceppato.Ho scritto centomila appunti. Giornalista. Formatore. Divulgatore. Ex dirigente di una delle più grandi multinazionali del food & beverage al mondo. Fondatore di startup. Consulente AI. “Una presentazione così mi lascia un po’ perplesso,” ha risposto lui. “Faccio fatica a mettere tutto insieme.”Il punto è che non è dispersione. È un percorso. E capire quel percorso è esattamente il motivo per cui ho voluto averlo qui.Perché questo episodioAudiocassetta nasce per parlare con chi l’intelligenza artificiale la applica davvero nei processi, nel lavoro quotidiano, nelle decisioni che contano. Non chi la teorizza. Chi ci si sporca le mani.Domenico è uno di quelli che ci si sporca le mani da prima che avesse un nome decente. Ha cominciato in un mondo dove per trovare clienti si andava in Camera di Commercio a chiedere l’elenco delle aziende iscritte, parliamo del 2003, non di cento anni fa. Ha visto arrivare il Nokia Communicator, Google Maps, i primi algoritmi di machine learning nelle grandi aziende, e infine ChatGPT.E ogni volta ha fatto la stessa cosa: ha capito cosa stava succedendo, si è messo a studiare, e ha cambiato.Cosa trovi in questo episodioL’abbiamo chiamata cambio di mindset non per caso. Volevamo parlare di commerciale, di AI nei processi di vendita, di dati e forecasting. E ne abbiamo parlato. Ma la conversazione è andata molto più in profondità.C’è il racconto di come si lavorava vent’anni fa in una multinazionale, i dati c’erano già, il problema era lavorarli e un esercizio mentale su cosa significherebbe fare lo stesso lavoro oggi con gli strumenti AI disponibili. La risposta di Domenico è concreta, quasi brutale nella sua semplicità.C’è un pezzo importante sul giornalismo e sulla paura che serpeggia nelle redazioni italiane. Domenico ha preso il tesserino nel 2023, ha vissuto dall’interno quella transizione, e ha un’opinione precisa su cosa spaventa davvero i colleghi che non è solo quello che sembra.C’è la storia di una startup nata durante il Covid, con un team che si è visto fisicamente quattro mesi dopo aver cominciato a lavorare insieme. E una domanda che vale per chiunque stia pensando di lanciare qualcosa oggi: cosa cambieresti, sapendo quello che sai adesso?E alla fine: i cinque strumenti che usa ogni giorno, con i casi d’uso reali. Compreso uno che non ti aspetti analogico! Una cosa che mi ha fatto cambiare ideaFino a qualche tempo fa, nelle mie formazioni, dicevo una cosa. La dicevo con convinzione. Domenico, verso la fine della nostra ora insieme, l’ha smontata con due frasi.Non vi dico quale. Ascoltatela.Per non perdere le prossime live, iscriviti alla Cassetta degli AI-trezziAscolta l’episodio completo Se ti è rimasto qualcosa un momento che ti ha colpito, qualcosa con cui non sei d’accordo scrivimi. Le conversazioni migliori iniziano sempre dopo la fine. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Michele è arrivato con un arsenale. Quello che pensavo fosse un’intervista sul visual è diventato una consulenza su come funziona davvero la generazione di immagini compresa la parte di matematica che nessuno ti spiega mai.Te la sei persa? Eh! Non sei iscritto alla Cassetta! Altrimenti ti sarebbe arrivata via mailC’è una frase che Michele ha detto a un certo punto e che ha fermato il flusso della conversazione.“Se fai vibe design senza avere il gusto, fai solo rumore.”L’ho tenuta in testa per un po’. Perché vale per il design, ma vale per tutto. Il vibe coding, il vibe prompting, il vibe qualsiasi cosa: abbassano la barriera d’ingresso, ma la competenza di dominio resta lì, ferma, a decidere la differenza tra chi produce qualcosa di utile e chi produce output.Michele lo sa perché viene da anni di set, di Premiere, di layer su layer in Photoshop. Una per la pelle, una per le mani, una per la luce. Adesso Nano Banana fa tutto al primo colpo in 4K. Ma sapere cosa tenere e cosa scartare è rimasto in carico a lui.Su Nano Banana mi ha fatto notare una cosa pratica che in pochi considerano. La maggior parte delle persone lo usa da Gemini.com, che è il modo più semplice ma anche il più limitato. Chi vuole lavorarci sul serio usa Google AI Studio direttamente con le API, oppure piattaforme come Hailuo, dove puoi aprire più sessioni in parallelo e gestire volumi di generazione senza restare in attesa. La lista degli account da seguire su X per restare aggiornati sul mondo image ce la regala lui: la trovi qui. (Grazie infinite Michele per il regalo ai lettori della Cassetta)Il discorso sulle mani è quello che mi ha colpito di più. Il problema non è la mancanza di dati di addestramento, come si sente dire spesso. Il modello non ha un world model: non sa cosa è una mano, non capisce le giunture, la fisica di un oggetto tridimensionale che cambia forma a seconda dell’angolazione. Ha imparato da milioni di immagini dove i personaggi hanno quattro dita, cartoon, fumetti, illustrazioni, e ha generalizzato male. È un limite strutturale.Questo vale ogni volta che ci stupiamo di un’allucinazione o di un errore visivo. Il modello fa ipotesi statistiche sul mondo. Non lo vede.Ma, quindi, l’AI è il nuovo Photoshop? Michele risponde in modo meno diretto di quanto ti aspetti, e per questo la risposta è più utile. Photoshop ha cambiato chi poteva fare certe cose. Ha spostato competenze, abbassato costi di produzione, reso obsoleti interi ruoli. L’AI sta facendo lo stesso, ma su più domini in contemporanea e molto più in fretta. La differenza è che con Photoshop c’era un percorso di apprendimento chiaro. Qui il percorso lo stai costruendo mentre cammini.Michele tornerà. Lo abbiamo già deciso in diretta. C’è ancora tanto da aprire sul video, sui modelli di generazione, e sui costi che rendono certi scenari fantascientifici ancora per qualche anno.Nel frattempo, seguilo su LinkedIn. Fa contenuti di altissimo livello. E se vuoi la parte più teorica, ha scritto dodici numeri di una newsletter dove spiega il reinforcement learning con le formule, cos’è l’AGI, cos’è lo spazio latente. Roba evergreen, difficile da trovare in italiano a quel livello. Si chiama Tales from latent space e la leggere qua.Hai visto la live? Scrivi nei commenti la cosa che ti ha colpito di più. Oppure la domanda che non ho fatto a Michele.Per non perdere le prossime Audiocassetta, iscriviti qui. Arriverà direttamente nella tua mail. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Paolo me lo dice a metà registrazione, quasi di passaggio: “Sono andato da questo cliente con la deep research. Era partito per chiudere l’attività. Adesso sta viaggiando.”Niente enfasi. Niente slide. Una cosa fatta bene, al momento giusto, con lo strumento giusto.Questa è la seconda Audiocassetta. Ospite Paolo Merzek , commercIAlista a Trieste, tra i “quelli strani” di AICoMTeC, cioè quelli che usano davvero la tecnologia invece di aspettare che qualcuno gliela spieghi.Per non perdere le prossime puntate, iscriviti gratuitamente qui:TL;DR: in questa AudiocassettaParliamo di casi concreti: una guida di 30 pagine dell’Agenzia delle Entrate ridotta a un’infografica che il cliente capisce da solo. Di NotebookLM come strumento di consulenza, di deep research usata per aprire mercati che un cliente non sapeva di avere. E di una domanda in chat da Matteo, commercialista di Pescara con uno studio di 5 persone, che vuole capire quale tool vale davvero cosa usare: da lì apriamo il discorso su Claude Cowork e su come scegliere senza perdersi nel catalogo.A chiusura, Paolo tira fuori la sua cassetta degli attrezzi personale. Cinque strumenti che porta sempre con sé: Letterly per registrare le riunioni dal vivo e trascrivere sul momento, Speak App come secondo cervello vocale (funziona anche sull’Apple Watch, e sì, trascrive anche i vocali da tre minuti di WhatsApp), Gamma per le presentazioni, Rambox per tenere insieme tutte le app di messaggistica in un unico posto, e Whisper Flow, appena acquistato, per dettare i prompt invece di scriverli.Una nota per chi non è commercialista: i casi d’uso che racconta Paolo sono tutti traslabili. Il ragionamento su come trovare lo step giusto da supportare con l’AI, su come usare la ricerca per allargare la consulenza, su come non perdere tempo in attività a basso valore vale per qualsiasi professionista o piccola struttura. Ascoltarla vale lo stesso.La chiacchierata dura circa un’ora. Si segue bene anche solo in audio.Buon ascolto, o buona visione.Grazie di aver letto e sentito audiocassetta, il podcast della Cassetta degli AI-trezzi. Per supportare il mio lavoro, iscriviti gratuitamente qui This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Partiamo dall’inizio.Audiocassetta è la versione parlata della Cassetta degli AI-trezzi. Niente slide, niente screen sharing. Solo qualcuno che ha risolto un problema reale con l’AI, e me lo racconta.Un martedì sì e un martedì no. Storie dal campo, come funziona, dove ha sbagliato, cosa ha imparato.Per il primo episodio ho scelto Fabio Gatto , psicologo del lavoro e Head of Learning Technology Innovation di NT Group, azienda che fa formazione da 26 anni.Gli ho fatto una domanda scomoda all’inizio: “Devo convincerti che sei ancora utile come formatore, o gli avatar ti sostituiranno entro tre mesi?”Quello che ne è venuto fuori è uno dei casi d’uso più concreti che abbia sentito sull’AI applicata alla formazione aziendale. Numeri veri, errori veri, un problema che chi fa formazione aveva da anni e che l’AI generativa ha sbloccato in un modo che non mi aspettavo.Non vi spoilero niente. Andate ad ascoltare.Fabio lo trovate su LinkedIn qua.Se conosci qualcuno con un caso d’uso che vale la pena raccontare, scrivimi. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Me l’avete chiesta in decina da stamattina.Per chi se lo fosse perso, oggi in CaccIAvite ho fatto un esperimento. Unire l’AI al pop di Sanremo. Un’AI che predice il vincitore. Trovi qua l’edizione di stamattina a cui mi riferisco.Tra messaggi privati, commenti e risposte alla newsletter ho capito che quella dashboard non era solo una curiosità da “settimana di Sanremo”. Volevate capire come era costruita. Volevate smontarla. Mi sono fermato un momento prima di pranzo ed eccola qua.Ho ripulito il codice. Ho sistemato le parti meno leggibili. Ho aggiunto qualche nota per farvi capire la logica dietro alle probabilità, ai pesi, alle variabili.E ve l’ho resa disponibile.Non perché serva davvero a prevedere il vincitore.Questo è un giochino dai.Ma perché è un esempio concreto di una cosa che ripeto spesso: quando definisci meglio il problema, l’AI cambia livello.Qui dentro non c’è magia. C’è ruolo, contesto, vincolo di output. C’è un modello probabilistico che prova a tradurre segnali culturali in numeri. Funziona? Dipende dai dati. È interessante? Molto.Se la aprite, non guardate solo il grafico finale.Guardate come è stata chiesta e provate a modificarlaÈ lì che succede tutto.E se la usate per sperimentare su altro, ancora meglio.Sanremo passa. Il metodo resta.Mi raccomando, non dimenticate di iscrivervi alla Cassetta e di dirmi se la vostra AI ha o meno beccato il vincitore/la vincitrice.Ne vedremo delle belleGrazie per aver letto La Cassetta degli AI-trezzi! Iscriviti gratuitamente per ricevere nuovi post e sostenere il mio lavoro. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è stata trattata come una lampadina.La accendi, fa luce, incuriosisce.Poi la spegni e torni a lavorare come prima.Quel tempo è finito.Nel 2026 l’AI smette di essere un esperimento isolato e diventa elettricità. Un’infrastruttura continua, invisibile, inevitabile. Non qualcosa che “usi ogni tanto”, ma qualcosa che attraversa processi, decisioni e responsabilità.Quando l’elettricità è entrata nelle fabbriche non ha semplicemente illuminato le stanze. Ha cambiato il modo di lavorare e di decidere.L’intelligenza artificiale oggi sta facendo la stessa cosa.Non è una questione tecnica.È una questione di decisioni.Audiocassetta nasce da questa convinzione.AI=elettricitàQuesto non è un podcast di interviste.Non è un monologo.Audiocassetta è un formato a risposta.Ogni episodio parte da un messaggio vocale.Da una domanda reale, mandata da chi sta cercando di capire come usare l’AI nel proprio lavoro senza inseguire soluzioni sbagliate o rompere ciò che già funziona.Io ascolto il vocale.E rispondo, nel podcast. Fine.Risponderò chiarendo il contesto (almeno spero), separando ciò che è hype da ciò che è infrastruttura, mostrando dove l’AI crea valore reale e dove invece aggiunge solo complessità.Ma attenzione su una scelta di adozione AI non ha un impatto misurabile sul conto economico, sull’efficienza operativa o sulla qualità delle decisioni, non merita una puntata. Qui si parla di business reale, non di mode.Audiocassetta è il luogo del perché, delle implicazioni, delle conseguenze.Il come operativo vive nella newsletter La Cassetta degli AI-trezzi.Qui, invece, si decide se usarli.E soprattutto perché.A proposito se non sei iscritto a questa NL è il tempo di farloCome funziona il format di AudiocassettaPartiamo da un presupposto: Audiocassetta esiste solo se arrivano i vocali. E i vocali arrivano da voi, ovviamente.Alcune semplicissime regole, il messaggio vocale deve iniziare più o meno in questo formato:NomeLocalità in cui seiLavoro o professionePoi vai dritto alla domanda. Un dubbio, una decisione, un bivio reale legato all’uso dell’intelligenza artificiale nel tuo lavoro.Si ma come lo mando ‘sto vocale?Il punto di contatto è il mio LinkedIn.Mi aggiungi ai contatti e poi mi mandi lì il messaggio vocale. Esattamente come faresti su WhatsApp. L’unica accortezza è questa: senza collegamento LinkedIn non permette l’invio dei messaggi.Per me è una scelta precisaUna conversazione diretta, da persona a persona. Così io posso anche risponderti prima del podcast (chi mi conosce lo sa che lo faccio sempre).Se il vocale entra in una puntata, ti rispondo pubblicamente nel podcast.Esempio di messaggio vocale“Ciao Valentino, sono Marco, scrivo da Modena.Sono responsabile operations in una PMI manifatturiera.Stiamo valutando l’uso dell’AI per automatizzare parte della pianificazione della produzione, ma ho il dubbio che stiamo cercando una soluzione tecnologica a un problema organizzativo.La domanda è: ha senso partire dall’AI o dobbiamo prima ripensare i flussi decisionali?”Questo è il formato.Qui l’intelligenza artificiale non si racconta.Si discute.A partire dalla tua voce. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe

Qualche sera fa ho provato una cosa diversa.Niente slide. Niente scaletta. Niente “oggi vi parlo di...”.Una call aperta, prima di Natale. Io, Sergio Bertolini, e chiunque volesse entrare. L’unica regola: voi portate le domande, noi portiamo quello che sappiamo. Vediamo dove andiamo.Sergio aveva già testato il format a febbraio, in un evento dal vivo. Platea mista — imprenditori, pensionati, professionisti. Non sapeva cosa aspettarsi. Ha ribaltato tutto: la trama la fate voi.Ha funzionato. E quando me l’ha raccontato, ho pensato: proviamola anche online.Due ore dopo, avevo capito una cosa.Le domande che le persone fanno quando non c’è una scaletta sono completamente diverse da quelle che fanno ai corsi. Più vere. Più scomode. Più utili.Il corso che non funzionaC’è un pattern che vedo ripetersi ovunque.Azienda che vuole “fare qualcosa con l’AI”. Corso di formazione. Otto ore, sedici ore, due giornate. Slide bellissime, demo impressive, esercitazioni guidate. Alla fine tutti contenti. Attestato, foto di gruppo, “è stato molto interessante”.Poi passano due settimane. Chiedi: state usando quello che avete imparato?Silenzio.“No, ma è stato utile eh. Solo che poi con il lavoro...”Ecco. Il lavoro. Quello che c’era prima del corso e che c’è dopo il corso, identico. L’AI resta una cosa vista in aula, non uno strumento sulla scrivania.Non è colpa delle persone. Non è colpa del formatore. È colpa del format.Quando qualcuno ti spiega qualcosa, tu ascolti. E ascoltare è passivo. Puoi ascoltare per ore e non cambiare niente di come lavori. Perché non c’è attrito. Non c’è bisogno. Non c’è quel momento in cui pensi “cazzo, questo mi serve adesso”.Le domande vere nascono dai problemi veri. E i problemi veri non emergono durante un corso. Emergono il lunedì mattina, quando hai la deadline e non sai da che parte girarti.Quello che è emersoQuella sera le domande sono arrivate da commercialisti, avvocati, informatici, imprenditori, formatori. Contesti diversi, settori diversi.Ma i temi erano sempre gli stessi.La resistenza che non ti aspetti.Come fai a convincere persone che “con Excel già fanno fatica” a usare uno strumento nuovo? Come superi il muro di chi pensa che l’AI sia roba da ingegneri, da giovani, da gente che ha tempo da perdere?Il punto è che quella resistenza non è tecnica. È identitaria. È la paura di sentirsi inadeguati, di non capire, di fare figure di merda. E non la smonti con le slide sui benefici della produttività. La smonti solo facendo vedere che quella cosa lì — quella specifica, sul tuo documento, nel tuo flusso — si può fare. E si può fare adesso, insieme.Il gap tra il corso e l’uso.Tutti hanno fatto corsi. Webinar, workshop, tutorial YouTube. Sanno cos’è un prompt, hanno visto le demo, conoscono i nomi degli strumenti. Ma tra sapere che esiste e usarlo ogni giorno c’è un canyon.Quel canyon non si attraversa con più formazione. Si attraversa con l’accompagnamento. Con qualcuno che ti segue mentre provi, che ti corregge quando sbagli, che ti fa vedere dove stai perdendo tempo. Il corso ti dà la mappa. Ma la mappa non è il territorio.La domanda sbagliata sugli strumenti.“Qual è l’AI migliore?” È la domanda che fanno tutti. Ed è la domanda sbagliata.Non esiste l’AI migliore. Esistono strumenti diversi che fanno cose diverse. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot — ognuno ha i suoi punti di forza. E cambiano ogni tre mesi. Quello che era il migliore a settembre non è detto che lo sia a dicembre.La domanda giusta è un’altra: qual è lo strumento che si incastra nel modo in cui lavoro già? Se usi Microsoft 365 tutti i giorni, Copilot ha senso. Se il tuo team è già su ChatGPT, parti da lì. La tecnologia migliore è quella che le persone useranno davvero, non quella che vince i benchmark.Il nodo dell’automazione.“Vorrei automatizzare questo processo.” Lo dicono tutti. E quasi sempre è prematuro.Prima di automatizzare devi capire se le persone sono pronte a fidarsi dell’automazione. Se non lo sono, costruirai un sistema bellissimo che nessuno usa. L’agente, il workflow, l’integrazione — sono il punto di arrivo, non il punto di partenza. Prima viene la cultura, poi viene la tecnologia.Ho visto aziende buttare mesi su automazioni sofisticate che poi nessuno ha adottato. E ho visto team trasformarsi con niente di più che un prompt ben fatto e qualcuno che li seguiva mentre imparavano a usarlo.La solitudine di chi ha già capito.Questa mi ha colpito. C’è gente che l’AI la usa già, e bene. Che ha capito il potenziale, che sperimenta, che risparmia ore ogni settimana. Ma si sente sola.Perché i colleghi non capiscono. Perché i consulenti che incontra ne sanno meno di loro. Perché non trovano nessuno che gli dica “fin qui puoi arrivare, da qui in poi è rischioso”.Uno ha raccontato di aver spiegato cose al consulente di Google invece che il contrario. Un altro ha descritto come ha risparmiato mesi di lavoro su una pratica legale, ma non sa con chi confrontarsi per capire se sta facendo le cose giuste.Sono i pionieri. Quelli che vanno avanti da soli. E hanno bisogno di una cosa sola: qualcuno che parli la loro lingua e li aiuti a non farsi male.Il cambio di paradigmaA un certo punto della serata qualcuno ha detto una cosa che mi è rimasta.“Prima scrivevo. Adesso progetto.”Era un avvocato. Raccontava di come è cambiato il suo modo di lavorare. Non delega tutto all’AI. Non le chiede di scrivere al posto suo. Le dà la struttura, i pezzi, l’impostazione. Poi verifica, corregge, rifinisce.“Sono il direttore d’orchestra.”Ecco. È questa l’immagine.Non il lavoratore sostituito dalla macchina. Il professionista che orchestra, che coordina, che decide cosa far fare all’AI e cosa fare in prima persona.Il lavoro noioso — la trascrizione, l’estrazione dati, la prima bozza, la ricerca nei documenti — lo fa la macchina. Il lavoro intelligente — la strategia, le scelte, il controllo qualità — lo fa l’umano.Ma questo richiede un cambio di mentalità. Devi smettere di pensare “faccio tutto io” e iniziare a pensare “cosa posso delegare?”. Devi fidarti abbastanza da lasciar fare, ma non così tanto da non controllare.È un equilibrio. E non lo impari da un corso. Lo impari facendo, sbagliando, aggiustando.La questione italianaÈ uscita anche questa. L’Italia cosa sta facendo? Stiamo sviluppando qualcosa di nostro o siamo condannati a dipendere dagli americani?La mia visione è semplice: non dobbiamo competere sui foundation model. Non abbiamo i miliardi di OpenAI, non abbiamo i data center di Google, non abbiamo i talenti concentrati della Silicon Valley.Ma possiamo fare un’altra cosa. Possiamo prendere modelli piccoli — quelli che girano su hardware normale — e specializzarli su verticali specifici. Disegni tecnici. Documenti legali. Normative di settore. Cose che conosciamo meglio di chiunque altro perché sono il nostro tessuto produttivo.Il valore non è nel motore. È in cosa ci fai girare sopra.Un’azienda che prende un modello open source e lo allena sui suoi dati, sui suoi processi, sulle sue specificità — quell’azienda ha un vantaggio competitivo. Non perché ha l’AI più potente. Perché ha l’AI più sua.La scuola e il futuroQualcuno ha tirato fuori il tema della scuola. Un docente di fisica che dice che l’AI sbaglia le risposte. Studenti che copiano i compiti con ChatGPT.Il problema è reale. Ma la risposta non può essere vietare, ignorare, far finta di niente.Gli studenti l’AI la usano già. Se la scuola non gli insegna a usarla bene, impareranno a usarla male. Impareranno a copiare invece che a ragionare. A farsi dare le risposte invece che a fare le domande giuste.Il compito a casa così com’è pensato — fallo da solo, portamelo lunedì — non ha più senso. Serve un cambio di paradigma anche lì. Valutare il processo, non solo il risultato. Chiedere di mostrare come hanno ragionato, non solo cosa hanno scritto.È un tema enorme. E la scuola italiana non è pronta. Ma non può permettersi di aspettare.Cosa mi porto a casaQuella sera ho parlato due ore. Ma ho ascoltato molto di più.E la cosa che mi ha colpito è questa: le domande vere non sono tecniche. Non riguardano gli strumenti, le funzionalità, i prezzi degli abbonamenti.Le domande vere riguardano le persone. Come le convinci. Come le accompagni. Come le fai sentire capaci invece che inadeguate. Come trasformi “ho fatto il corso” in “lo uso ogni giorno”.Il 93% delle PMI italiane non usa l’AI. Non perché non esistano gli strumenti. Non perché costino troppo. Ma perché nessuno gli ha fatto vedere come si incastra nel loro lavoro, con le loro persone, nei loro processi.L’adozione non è un problema tecnico. È un problema umano.E i problemi umani non si risolvono con le slide.🤔 La critica alla critica dell’AI“Ma così l’AI sostituisce il rapporto umano!”È l’obiezione che sento più spesso. E ogni volta mi chiedo: quale rapporto umano?Quello del collega che ti risponde “guarda sul Drive” per la quinta volta oggi? Quello del customer service che ti fa aspettare venti minuti per dirti una cosa che stava scritta nelle FAQ?Il rapporto umano vero, quello che richiede empatia, giudizio, creatività, non lo sostituisce nessuna AI. Ma il lavoro ripetitivo, quello che fai con il pilota automatico, quello che ti svuota invece di riempirti — quello sì, si può delegare.E quando lo deleghi, ti resta tempo per il lavoro che conta davvero.Il rischio non è l’automazione. È la delega cieca. Costruire sistemi e poi dimenticarsene. Fidarsi senza verificare. Pensare che l’AI pensi per te.L’AI amplifica. Se la usi bene, amplifica la tua competenza. Se la usi male, amplifica i tuoi errori.La differenza la fa sempre l’umano.📩 E voi?Qual è la domanda sull’AI che non avete mai fatto?Non quella tecnica. Non “quale tool è meglio”.Quella vera. Quella che vi frena. Quella che vi fa pensare “nel mio caso è diverso”.Scrivetemi. Ho deciso che farò altre serate così. Senza slide, senza scaletta, solo domande aperte. E le domande migliori diventeranno i prossimi numeri della Cassetta.Se volete vedere com’è andata, il video è qui.🧠 Ci sentiamo presto. Con più domande e meno risposte preconfezionate.ValentinoP.S. La prossima volta che qualcuno vi propone un corso sull’AI, chiedetegli una cosa: “Posso portare io le domande?”. Se dice di sì, forse è quello giusto. Se dice di no, probabilmente vi farà vedere slide bellissime che dimenticherete in una settimana. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit lacassettadegliaitrezzi.substack.com/subscribe